[發明專利]一種簡單高效的圖像質量評估方法及系統

在審

• 申請號: 202011314948.6
• 申請日: 2020-11-20
• 公開（公告）號: CN112381812A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 劉曉華;李昊
• 申請（專利權）人: 深圳市優象計算技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/90;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 上海波拓知識產權代理有限公司 31264
• 代理人: 周志中

1.一種簡單高效的圖像質量評估方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟S1：將參考圖像和待評估圖像的RGB顏色空間變換為YUV顏色空間，分別為YUV_A(x,y)和YUV_B(x,y)；步驟S2：分別提取所述YUV_A(x,y)和所述YUV_B(x,y)在亮度空間Y上的第一特征和第二特征；步驟S3：分別提取所述YUV_A(x,y)和所述YUV_B(x,y)在色度空間U上的第三特征和第四特征，接著分別提取所述YUV_A(x,y)和所述YUV_B(x,y)在色度空間V上的第五特征和第六特征；步驟S4：通過所述步驟S3中得到的第三特征和第四特征、第五特征和第六特征進行差異計算，得到相似指標；步驟S5：通過所述步驟S2中得到的第一特征和第二特征進行差異計算，以及根據所述步驟S4中得到的相似指標，得到所述參考圖像和待評估圖像最終的相似度。

2.如權利要求1所述的簡單高效的圖像質量評估方法，其特征在于，所述YUV_A(x,y)在亮度空間Y上記為Y_A(x,y)；所述步驟S2包括：步驟S21：提取所述Y_A(x,y)的LBP特征，具體公式如下：

其中LBP_Y_A(x,y)表示所述Y_A(x,y)的LBP特征，(x_c,y_c)表示所述YUV_A(x,y)的中心像素點，g_c表示所述中心像素點的亮度值，g_p表示所述YUV_A(x,y)四周緊鄰像素點的亮度值；步驟S22：利用sobel算子提取所述步驟S21中得到的LBP_Y_A(x,y)的梯度信息，所述LBP_Y_A(x,y)的梯度信息包括水平方向梯度信息和垂直方向梯度信息，具體公式如下：其中表示卷積運算，G₁和G₂分別表示所述水平方向梯度信息和垂直方向梯度信息，G_Y_A(x,y)表示所述LBP_Y_A(x,y)的梯度信息；步驟S23：將所述步驟S22中的得到的G_Y_A(x,y)進行分塊處理，具體分成預設大小的第一子塊圖像，所述第一子塊圖像記為{G_Y_A_n(x,y)|n＝1,…,N}，其中N表示所述G_Y_A(x,y)分塊后所有子塊的數目；步驟S24：計算每個所述第一子塊圖像的均值和方差，將其作為特征保存起來，使得每個所述第一子塊圖像得到一個二維的向量，最終得到所述第一特征為：{F_Y_A_n|n＝1,…,N}。

3.如權利要求2所述的簡單高效的圖像質量評估方法，其特征在于，所述YUV_B(x,y)在亮度空間Y上記為Y_B(x,y)；所述第二特征的計算方式與所述步驟S21、步驟S22、步驟S23、步驟S24的方法一致，所述第二特征為:{F_Y_B_n|n＝1,…,N}。

4.如權利要求3所述的簡單高效的圖像質量評估方法，其特征在于，所述YUV_A(x,y)在色度空間U上記為U_A(x,y)；所述步驟S3包括：步驟S31：將所述U_A(x,y)進行分塊處理，具體分成預設大小的第二子塊圖像，所述第二子塊圖像記為{U_A_n(x,y)|n＝1,…,N}；步驟S32：將所述U_A(x,y)分成十六等分，分別統計每個所述第二子塊圖像的顏色直方圖，每個所述第二子塊圖像得到一個十六維的向量，最終得到所述第三特征為：{F_U_A_n|n＝1,…,N}。

5.如權利要求4所述的簡單高效的圖像質量評估方法，其特征在于，所述YUV_B(x,y)在色度空間U上記為U_B(x,y)，所述YUV_A(x,y)在色度空間V上記為V_A(x,y)，所述YUV_B(x,y)在色度空間V上記為V_B(x,y)；所述第四特征、所述第五特征和所述第六特征的計算方式與所述步驟S31、步驟S32的方法一致，所述第四特征、所述第五特征和所述第六特征分別為:{F_U_B_n|n＝1,…,N}、{F_V_A_n|n＝1,…,N}、{F_V_B_n|n＝1,…,N}。